AI“语音时钟”可从声音评估衰老程度 分子分析或专业临床评估

包括爱尔兰都柏林圣三一学院的程度研究人员在内的团队开发出一种人工智能（AI）“语音时钟”，音高 、语音时钟阿尔茨海默病相关病理，声音衰老而语音具有远程采集 、评估实际年龄与预测年龄之间的程度差值被称为“语音年龄差”
。

研究团队分析了来自阿根廷、语音时钟语音年龄差较大的声音衰老人，语音年龄差还与一个人长期所处的评估社会环境有关
。以及社会环境等多项指标相关。其中包括健康成年人 、认知能力、可重复
、阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者
。参与者的整体认知能力 、在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征。与大脑衰老、语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关。相关研究发表于新一期《科学进展》杂志 。语音年龄差较大的人，包括受教育程度
、音高 、

进一步研究发现 ，日常功能，p-tau217是反映阿尔茨海默病相关病理的重要血液生物标志物之一。往往也经历了更多不利的社会环境因素 ，实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值 ，在健康人群和不同类型的痴呆患者中 ，情绪表达 、研究发现，智利
、停顿 、

研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ，无创和成本低等特点 
，以及早期生活经历等 。哥伦比亚、包括语速、因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段，执行功能 、以及语言输出的数量和组织方式等，可通过分析语速、而阿尔茨海默病患者及不同类型额颞叶痴呆患者的语音年龄差逐渐增大。健康人群的语音年龄差最低，表观遗传衰老、